人工智能“黄金时代”渐形成 我国产业发展优势明显
随着人工智能商业化进程的逐步加快，相关企业纷纷加大人工智能研发力度，布局速度也越来越快。而在人工智能的全球大潮下，我国拥有自己的特定机会。
当前，人工智能产业的发展真的到了商业化的拐点吗？其实，目前的人工智能还处在技术红利期，距离它真正的应用期还需要3-5年。人工智能应用的持续落地将为人类带来全新智能革命，就像19世纪的工业革命。但任何一个产业在发展历程中，除了自身内部技术的突破和革新，外部资本的推动作用同样不可或缺，而人工智能同样如此。
我国产业发展优势明显 人工智能产业发展已走过了一甲子，当前人工智能行业与几十年前最大的差别在于，曾经企业都怯于承认从事这一领域，如今，但凡企业都希望声称自己与人工智能沾边。这意味着，一个有关人工智能巨头的“黄金时代”正在形成。
在人工智能的全球大潮下，我国拥有自己的特定机会。据了解，我国ai产业的蓬勃发展得益于多项人工智能发展政策。《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》的提出以及《“十三五”国家科技创新规划》的发布都显示了我国发展人工智能产业的决心。目前，国内有上百家人工智能相关企业开始渗透并构架起产业基础层、技术层、应用层，形成产业链模型，覆盖机器学习、自然语言处理、大数据处理、计算机图像识别、人工智能认知等多个细分领域。
据数据统计，到2020年，全球人工智能市场规模将达到1190亿元，而我国人工智能市场规模则将达到91亿元，年复合增速超过50%。这一数据一方面显示了我国人工智能市场前景可观，但另一方面，也表现除了当前国内各方对人工智能的期待度过高。但人工智能的核心在于技术层发展，技术层需要重点关注新算法，受迫于现实的是核心算法开发周期长，很难在短期内有飞跃提升。因此，国内市场对人工智能的心态应该静下来，看长远。
芯片成未来研发重点 随着人工智能商业化进程的逐步加快，相关企业纷纷加大人工智能研发力度，布局速度也越来越快。就目前人工智能主要发展方向来看，可投资的垂直细分领域主要包括，机器人芯片研发、智能视觉、自然语言理解和开放知识图谱、人工智能教育、围棋ai、机器视觉、机器人系统方案、体感人机交互、智能投顾、智能视觉等。而所有细分领域中，核心专用芯片是人工智能时代的战略制高点。
业内认为，图形处理器（gpu）和现场可编程门阵列（fpga）是目前软件企业采取的主流方案。例如，百度机器学习硬件系统就是用fpga搭建了一款ai专用芯片，并已大规模应用于语音识别、广告点击率预估模型等。专家表示，作为人工智能产业的最上游，智能芯片目前应用尚处初级阶段，远未达到期待，需进一步加大研发力度。
但其实除了关注芯片外，也有业内人士指出，人工智能与各个领域的结合都蕴藏着巨大的机会，各行业都应搭乘人工智能快车谋求更好发展。而人工智能 传统产业碰撞出的化学反应可能呈现两种情况，一是人工智能将取代很多简单的脑力劳动，二是人工智能与各行各业深度融合，对传统产业实现重构，让移动互联网实现从“提升效率”向“重构产业”的质变。
基于FPGA的UART控制器设计（附代码）
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当前，人工智能产业的发展真的到了商业化的拐点吗？其实，目前的人工智能还处在技术红利期，距离它真正的应用期还需要3-5年。人工智能应用的持续落地将为人类带来全新智能革命，就像19世纪的工业革命。但任何一个产业在发展历程中，除了自身内部技术的突破和革新，外部资本的推动作用同样不可或缺，而人工智能同样如此。
我国产业发展优势明显 人工智能产业发展已走过了一甲子，当前人工智能行业与几十年前最大的差别在于，曾经企业都怯于承认从事这一领域，如今，但凡企业都希望声称自己与人工智能沾边。这意味着，一个有关人工智能巨头的“黄金时代”正在形成。
在人工智能的全球大潮下，我国拥有自己的特定机会。据了解，我国ai产业的蓬勃发展得益于多项人工智能发展政策。《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》的提出以及《“十三五”国家科技创新规划》的发布都显示了我国发展人工智能产业的决心。目前，国内有上百家人工智能相关企业开始渗透并构架起产业基础层、技术层、应用层，形成产业链模型，覆盖机器学习、自然语言处理、大数据处理、计算机图像识别、人工智能认知等多个细分领域。
据数据统计，到2020年，全球人工智能市场规模将达到1190亿元，而我国人工智能市场规模则将达到91亿元，年复合增速超过50%。这一数据一方面显示了我国人工智能市场前景可观，但另一方面，也表现除了当前国内各方对人工智能的期待度过高。但人工智能的核心在于技术层发展，技术层需要重点关注新算法，受迫于现实的是核心算法开发周期长，很难在短期内有飞跃提升。因此，国内市场对人工智能的心态应该静下来，看长远。
芯片成未来研发重点 随着人工智能商业化进程的逐步加快，相关企业纷纷加大人工智能研发力度，布局速度也越来越快。就目前人工智能主要发展方向来看，可投资的垂直细分领域主要包括，机器人芯片研发、智能视觉、自然语言理解和开放知识图谱、人工智能教育、围棋ai、机器视觉、机器人系统方案、体感人机交互、智能投顾、智能视觉等。而所有细分领域中，核心专用芯片是人工智能时代的战略制高点。
业内认为，图形处理器（gpu）和现场可编程门阵列（fpga）是目前软件企业采取的主流方案。例如，百度机器学习硬件系统就是用fpga搭建了一款ai专用芯片，并已大规模应用于语音识别、广告点击率预估模型等。专家表示，作为人工智能产业的最上游，智能芯片目前应用尚处初级阶段，远未达到期待，需进一步加大研发力度。
但其实除了关注芯片外，也有业内人士指出，人工智能与各个领域的结合都蕴藏着巨大的机会，各行业都应搭乘人工智能快车谋求更好发展。而人工智能 传统产业碰撞出的化学反应可能呈现两种情况，一是人工智能将取代很多简单的脑力劳动，二是人工智能与各行各业深度融合，对传统产业实现重构，让移动互联网实现从“提升效率”向“重构产业”的质变。
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